Simulationen - Statistische Grundbegriffe und Grundlagen multivariater Verfahren

Aus eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden
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Der Wissensvermittlung dieses E-Learning Angebots dienen nicht nur Informationstexte sondern auch interaktive Simulationen, welche Sie mithilfe dieser Seite erreichen und die es Ihnen erlauben, selbst Erfahrungen mit verschiedenen statistischen Konzepten und multivariater Verfahren zu sammeln.

Sie ermöglichen das Ausprobieren verschiedenster Aspekte und die Entwicklung einer Intuition zentraler Zusammenhänge. Zudem stehen innerhalb der Anwendungen konkrete Experimentierszenarien zur Verfügung, welche den Einstieg erleichtern sollen und ein systematisches Erkunden wichtiger Konzepte unterstützen.


Viel Spaß!


Grundbegriffe der Statistik



Simulationslink neu2.PNG kkk Simulation zur Exploration des Konzepts des p-Werts

Simulationslink neu2.PNG kkk Simulation zur Exploration des Konzepts des Standardfehlers

Simulationslink neu2.PNG kkk Simulation zur Exploration der t-Verteilung

Simulationslink neu2.PNG kkk Simulation zur Exploration der F-Verteilung

Simulationslink neu2.PNG kkk Simulation zur Exploration des Konzepts der Teststärke

Simulationslink neu2.PNG kkk Simulation zur Exploration der Stichprobenumfangsplanung

Simulationslink neu2.PNG kkk Simulation zur Exploration des Konzepts des Konfidenzintervalls

Simulationslink neu2.PNG kkk Simulation zur Exploration der statistischen Methode des Bootstrappings

Simulationslink neu2.PNG kkk Simulation zur Exploration von Permutationstests

Simulationslink neu2.PNG kkk Simulation zur Exploration des Vorgehens von Robustheitsuntersuchungen

Simulationslink neu2.PNG kkk Simulation zur Exploration des Vorgehens von interaktiven Simulation Power-Vergleichen


Korrelationsanalyse



Simulationslink neu2.PNG kkk Wie Streudiagramme verschiedener Korrelationen aussehen und wie sich die beschriebenen Korrelationskoeffizienten beeinflussen lassen, lässt sich in der interaktiven Simulation nachvollziehen.

Simulationslink neu2.PNG kkk Wie der partielle Korrelationskoeffizient von der Korrelationen mit der Störvariable abhängig ist, lässt sich in der interaktiven Simulation nachvollziehen.


Einfache lineare Regression



Simulationslink neu2.PNG kkk In der interaktiven Simulation können Regressionen für verschiedene Korrelationskoeffizienten berechnet und die Voraussetzungen der einfachen linearen Regression überprüft werden.

Simulationslink neu2.PNG kkk In der interaktiven Simulation können Regressionen mit einem dichotomen bzw. kategorialen Prädiktor für die verschiedenen Kodierungsmöglichkeiten grafisch veranschaulicht werden.


Multiple lineare Regression



Simulationslink neu2.PNG kkk In der interaktiven Simulation kann die Entstehung unterschiedlicher Regressionskoeffizienten und die Überprüfung der Voraussetzungen anhand verschiedener Datensätze nachvollzogen werden.

Simulationslink neu2.PNG kkk In der interaktiven Simulation können Redundanz- und Suppressionseffekte anhand von verschiedenen Beispieldatensätzen nachvollzogen werden.

Simulationslink neu2.PNG kkk Die Entstehung des Standardfehlers der Regressionskoeffizienten lässt sich in der interaktiven Simulation grafisch nachvollziehen.

Simulationslink neu2.PNG kkk In der interaktiven Simulation können Vorwärts-, Rückwärts- und schrittweise Verfahren mit verschiedenen Einschluss- bzw. Ausschlusskriterien grafisch nachvollzogen werden.

Simulationslink neu2.PNG kkk In der interaktiven Simulation können hierarchische Regressionen an verschiedenen Datensätzen nachvollzogen werden.

Simulationslink neu2.PNG kkk In der interaktiven Simulation können Regressionen mit unterschiedlich starken Moderatoreffekten grafisch nachvollzogen werden.

Faktorenanalyse



Simulationslink neu2.PNG kkk In der interaktiven Simulation lassen sich verschiedene Hauptkomponentenanalysen zweier Variablen mit unterschiedlichen Korrelationen grafisch nachvollziehen.

Simulationslink neu2.PNG kkk In der interaktiven Simulation lassen sich die Methoden zur Bestimmung der Faktorenanzahl sowie Rotationsverfahren im Rahmen der Faktorenanalyse nachvollziehen.